AI-платформа для автоматизации клиентской поддержки в FinTech(NDA)
ФинансыКорпоративное AI-решение для безопасной автоматизации первой линии поддержки: контролируемые LLM-ответы, единая база знаний и масштабируемая поддержка клиентов без роста операционных затрат.
О проекте
FinTech • Telegram, Web • AI / LLM
Проект был запущен в рамках оптимизации клиентской поддержки финансовой организации с большим потоком типовых обращений. Основная проблема заказчика — перегруженная первая линия поддержки, где операторы тратили значительную часть времени на повторяющиеся вопросы по продуктам, статусам и базовым операциям.
В финтех-домене любая автоматизация должна быть предсказуемой и безопасной: ошибки в ответах, «придуманные» факты и неточные рекомендации недопустимы. Поэтому мы спроектировали решение так, чтобы AI не просто «разговаривал», а работал как контролируемый сервис поддержки, встроенный в процессы компании.
Цели проекта
- Автоматизировать первую линию поддержки и снять нагрузку с операторов
- Сократить время ответа и повысить доступность поддержки для клиентов
- Обеспечить высокую точность и единообразие ответов
- Минимизировать риск «галлюцинаций» и некорректных советов
- Обеспечить быструю эскалацию на человека и создание тикетов
- Дать заказчику возможность обновлять базу знаний и правила без доработки кода
Функциональность чат-бота
AI-бот выполняет следующие функции:
Принимает обращения клиентов в Telegram и web-интерфейсе
Отвечает на вопросы на основе внутренней базы знаний (FAQ, инструкции, регламенты)
Корректно определяет границы своей компетенции
Перенаправляет клиента оператору, если ответ отсутствует в базе знаний, запрос выходит за рамки допустимого или требуется участие специалиста
Распознаёт технические проблемы и инциденты
Автоматически формирует и передаёт тикеты специалистам
Позволяет обновлять базу знаний и поведение бота без изменений в коде
AI-подход: Prompt Engineering & AI Safety
Контролируемая работа с GPT
Мы сознательно выбрали подход управляемой GPT-интеграции вместо «свободного диалога». Ключевой принцип финтех-поддержки, заложенный в архитектуру:
Если бот не уверен — он эскалирует запрос человеку, а не пытается "догадываться".
Это резко снижает риск некорректных ответов в чувствительных сценариях и помогает сохранять доверие пользователей.
Многоуровневая система промптов
Для стабильности и предсказуемости поведения использовали многоуровневые промпты:
- •Системные инструкции (роль, стиль, допустимые границы)
- •Контекстные вставки (только релевантные фрагменты базы знаний)
- •Защитные ограничения (запрет на предположения и ответы вне базы)
- •Fallback-сценарии (эскалация, если ответ не подтверждён источником)
Тестирование на реальных обращениях
Чтобы снизить «галлюцинации» и добиться высокой точности, мы провели итеративную настройку:
- •Тестирование на исторических обращениях службы поддержки
- •Проверку edge-cases (неполные/провокационные/двусмысленные запросы)
- •Ручную валидацию ответов и корректировку промптов до стабильного результата
В итоге бот демонстрирует воспроизводимое и управляемое поведение — важное требование для корпоративного использования.
Ключевые вызовы и решения
Точность ответов в финтех-домене
Вопросы клиентов часто касаются действий с деньгами, статусами, правилами и ограничениями — ошибаться нельзя.
Решение: Строгая привязка ответов к базе знаний, контроль формулировок и эскалация при сомнениях.
Управляемость и обновляемость без разработчиков
Заказчику было важно быстро менять контент и сценарии поддержки.
Решение: Вынесли правила поведения и знания в настраиваемую конфигурацию/базу, которую можно обновлять без деплоя и без изменений кода.
Корректная эскалация и обработка инцидентов
Помимо FAQ-ответов, бот должен был распознавать проблемы и передавать их в работу.
Решение: Внедрили сценарии распознавания инцидентов и автоматическое создание тикетов с контекстом обращения.
Команда проекта
Со стороны 2people IT:
Руководитель проекта
Управление сроками, коммуникацией и приоритетами
ML/AI-разработчик
GPT-интеграция, prompt engineering, сценарии и логика ответов
Инженер по тестированию (QA)
Тестовые сценарии, edge-cases, контроль качества
Результаты и эффект
Автоматизировано до 80% обращений
Первой линии
Нагрузка на операторов снижена
В 3 раза
Сокращено среднее время ответа
Клиентам
Повышены единообразие и качество
Консультаций
Решение масштабируется
Без пропорционального роста команды поддержки
Перспективы развития
Расширение сценариев для более сложных обращений
Подключение дополнительных каналов коммуникации
Развитие аналитики по обращениям и качеству ответов
Интеграция с внутренними системами учёта/CRM и контролем SLA
Технологический стек
Backend / AI
Итог
Мы разработали контролируемый AI-чат-бот для финтеха, который безопасно автоматизирует первую линию поддержки: отвечает только в рамках проверенной базы знаний, корректно эскалирует сложные вопросы и снижает нагрузку на операторов без потери качества сервиса.
Отзыв клиента
Благодаря профессиональной работе 2PEOPLE IT мы снизили количество ошибок на основной веб-платформе, эффективно разработали новый функционал сервиса, создали систему распознавания паспортов на базе алгоритмов машинного обучения, внедрили чат-бота на базе генеративного искусственного интеллекта для автоматизации первой линии поддержки, а также разработали отдельный веб-сервис для автоматизации процессов службы взыскания долгов.
Хотите обсудить ваш проект?
Свяжитесь с нами, и мы расскажем, как можем помочь реализовать вашу задачу
Подписывайтесь на наш Telegram канал
Свежие статьи, кейсы и полезные материалы о разработке, технологиях и IT-трендах
Подписаться на канал